TEXT

PREDIKSI KECEPATAN ANGIN PADA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA BAYU MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNONG MACHNE

---

Pembangkit listrik tenaga bayu (angin) merupakan salah satu contoh energi
terbarukan, namun karena kondisi cuaca yang tidak menentu menyebabkan daya
yang yang dihasilkan oleh pembangkit tenaga angin menjadi tidak stabil sehingga
perlu dilakukan prediksi dan pemodelan kecepatan angin. Prediksi dilakukan
menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) serta dikomparasikan
dengan Neural Network (NN). Pada penelitian ini ELM dan NN terbukti mampu
melakukan prediksi dengan baik. Namun ELM menunjukkan akurasi prediksi
yang lebih baik dari NN dengan menghasilkan nilai MAPE lebih kecil dari NN
dengan selisih 0.056037 % dengan rincian MAPE ELM 0.454093 % dan MAPE
NN 0.51013 % pada pengujian 10 hari prediksi. Serta daya pada wind turbine
berdasarkan hasil prediksi kecepatan angin menunjukkan ELM memiliki nilai
rata-rata per hari 360.82 kW sedangkan NN 363.07 kW. Hal ini dikarenakan hasil
pada NN lebih fluktuatif di atas target, sedangkan ELM mempunyai nilai output
yang hampir sama dengan target.
Kata kunci : Energi terbarukan, Extreme Learning Machine (ELM),
Forecasting, Wind Turbine, kecepatan angin.

---

Ketersediaan

S03-8571

S03-8571 FAH 2020

Koleksi Skripsi

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

S03-8571 FAH 2020

Penerbit

Surabaya : ., 2020

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

energi terbarukan
Forecasting
Extreme Learning Machine (ELM),
Wind Turbine

Info Detail Spesifik

NPM : 03.2017.1.90664 Nilai : A

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Titiek Suheta, ST. MT.

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar